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Herzlich Willkommen auf der Seite
der Professur für Datenassimilation

Um Unwetterereignisse oder das Abschmelzen des Eises in der Arktis vorhersagen zu können, müssen Informationen in Form von heterogenen Daten mit numerischen Modellen dynamischer Systeme verbunden werden. Dies geschieht durch die Datenassimilation, die es ermöglicht, Prozesse besser zu untersuchen und ihre weitere Entwicklung vorherzusagen.  Im Bereich der Datenassimilation beschäftigt sich die Professur mit der Fortentwicklung von Data Science Algorithmen durch die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen und der Lösung entsprechend großer  Optimierungsprobleme in den Umweltwissenschaften.  Die Quantifizierung der Unsicherheiten von Vorhersagen, numerischen Modellen und Beobachtungen spielt hier ebenfalls eine zentrale Rolle. 

Über uns

Prof. Janjic stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Tijana Janjic

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Interpore 2026

In May, the 18th Interpore Conference took place in Nantes, France. Prof. Dr. Nadja Ray (Chair of Geomatics and Geomathematics at MIDS) attended on behalf of KU. In addition to participating in the conference, Prof. Ray also organized a mini-symposium and two poster presentations. The steering committee of the German chapter also met, and there were many opportunities for professional exchange. 

(MS07) Mathematical and numerical methods for multi-scale multi-physics, nonlinear coupled processes

Lead Organizer: Nadja Ray - Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU), Germany

  • Tuanny Cajuhi - Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR), Germany
    • Mostafa Mollaali - Helmholtz Center for Environmental Research (UFZ), Germany
    • Keita Yoshioka -  Technical University of Leoben, Austria
    • Advanced mathematical models and analyses of nonlinear coupled equations, sharp interface as well as phase field formulations
    • Multiscale and model order reduction techniques (e.g., homogenization, upscaling)
    • Novel discretization schemes and solvers to improve accuracy and computational efficiency
    • Robust nonlinear and linear solution strategies
    • Integration of experimental data and application of AI and machine learning tools
    • Marcio Murad - National Laboratory for Scientific Computation (LNCC), Brazil
      Discontinuous Galerkin Method for Flow in Enlarged Fractured Carbonates
    • Son-Young Yi - The University of Texas at El Paso, USA
      Physics-preserving enriched Galerkin method for a fully-coupled thermo-poroelasticity model

 Processes in porous media — including flow, transport, deformation, and reactions — are central to applications in energy, environment, and advanced materials. Experiments and field observations are often costly or infeasible, making mathematical modeling and simulation essential.

Challenges arise from strong heterogeneity, multiscale and multiphysics interactions, or phase transitions. This minisymposium invites contributions on:

The minisymposium aims to foster exchange on methodologies and applications for porous media in the geosciences at both laboratory and field scales, as well as on bridging across scales.

Solicited Speaker:

  • Marcio Murad - National Laboratory for Scientific Computation (LNCC), Brazil
    Discontinuous Galerkin Method for Flow in Enlarged Fractured Carbonates
    • Son-Young Yi - The University of Texas at El Paso, USA
      Physics-preserving enriched Galerkin method for a fully-coupled thermo-poroelasticity model

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Die Heisenberg Professur ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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